Revolucionarna umjetna inteligencija za podršku raku: Proboj!

Revolucionarna umjetna inteligencija za podršku raku: Proboj!

Istraživači Else Kröner Fresenius centra (EKFZ) za digitalno zdravlje na Tehničkom sveučilištu u Dresdenu razvili su revolucionarni autonomni agent umjetne inteligencije dizajniran za podršku donošenju kliničkih odluka u onkologiji. Rezultati ove inovativne studije objavljeni su u renomiranom stručnom časopisu Priroda Rak objavljeno. Cilj AI agenta je osloboditi medicinske stručnjake od analiziranja složenih podataka i razvijanja individualiziranih strategija liječenja pacijenata oboljelih od raka.

Kliničko donošenje odluka u onkologiji zahtijeva procjenu različitih vrsta podataka, uključujući medicinske slike, genetske informacije i kartone pacijenata. AI agent se temelji na naprednom jezičnom modelu GPT-4 i poboljšan je digitalnim alatima. To uključuje generiranje radioloških izvješća iz MRI i CT skeniranja, analizu medicinske slike i predviđanje genetskih promjena iz histopatoloških dijelova tkiva.

Ključni rezultati i metode ispitivanja

Agent ima pristup približno 6800 dokumenata iz službenih onkoloških smjernica i kliničkih izvora. U testovima s 20 realističnih, simuliranih slučajeva pacijenata, sustav je uspio izvući točne kliničke zaključke u 91 posto slučajeva. Nadalje, relevantne onkološke smjernice točno su navedene u više od 75 posto slučajeva. Korištenje specijaliziranih alata također je pomoglo u smanjenju broja lažnih izjava, takozvanih "halucinacija".

Studija također naglašava postojeća ograničenja sustava, budući da je do sada testiran samo na malom broju simuliranih slučajeva. Potrebna je daljnja validacija kako bi se potvrdila učinkovitost u stvarnim kliničkim situacijama. Buduća bi se istraživanja trebala usredotočiti na integraciju mogućnosti razgovora i aplikacija usklađenih s privatnošću.

Izazovi i perspektive

Uvođenje takvih AI sustava sa sobom nosi izazove. Posebno se moraju riješiti interoperabilnost s postojećim sustavima, zahtjevi za zaštitu podataka i postupci odobravanja. Dugoročno gledano, ti bi se agenti umjetne inteligencije također mogli koristiti u drugim medicinskim područjima, pod uvjetom da im se daju odgovarajući alati i podaci. Kliničare također treba osposobiti za učinkovitu interakciju s tim sustavima, a istovremeno zadržati odgovornost za donošenje odluka.

Korištenje umjetne inteligencije i dubokog učenja ne smatra se važnim samo u onkologiji, već bi također moglo revolucionirati druga područja biomedicinskih istraživanja. Do danas su se aplikacije umjetne inteligencije uglavnom fokusirale na specifične zadatke, no autonomni modeli umjetne inteligencije mogli bi ubrzati cijeli razvojni proces u istraživanju raka. Ovi modeli omogućuju učinkovitu suradnju između specijaliziranih AI sustava i mogu optimizirati vrijeme i resurse.

Dublje razumijevanje raka zahtijeva opsežne informacije na različitim razinama. Glasno DKFZ Za analizu tumora moraju se razviti posebni algoritmi strojnog učenja i umjetne inteligencije. Posebno su zanimljive genetske i epigenetske promjene koje dovode do molekularnih promjena u stanicama.

Odjel, koji radi na onkologiji, generira genomske i molekularne podatke u jednostaničnoj i prostornoj rezoluciji za bolje razumijevanje evolucije raka. Istraživanje ima za cilj dešifrirati mehanizme mutacija i analizirati njihov utjecaj na rast stanica raka. Sustavi umjetne inteligencije stoga bi mogli ponuditi vrijednu podršku u istraživanju bolesti i razvoju odgovarajućih terapijskih pristupa.

Sve u svemu, studija pokazuje da kombinacija jezičnih modela s preciznom onkologijom i alatima za pretraživanje ima ogroman potencijal za budućnost medicine raka. Učinkovita uporaba i odgovorna implementacija ključni su za maksimiziranje prednosti ove tehnologije.